본 논문에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 애플리케이션이 외부 지식 베이스에 저장된 개인 데이터에 대해 새로운 보안 위협을 제기한다는 것을 입증하고, RAG-Thief라는 에이전트 기반 자동 공격 프레임워크를 제안하여 RAG 시스템의 개인정보보호 취약성을 체계적으로 분석합니다.
본 논문에서는 통신 산업에서 고객 이탈 예측 모델 학습 시 발생하는 개인정보 침해 문제를 해결하기 위해 GAN 기반 합성 데이터 생성 및 적응형 WOE(aWOE) 데이터 변환 기법을 활용한 개인정보보호 프레임워크를 제안합니다.
본 논문에서는 데이터 공유 시 개인정보보호와 데이터 유용성 간의 균형을 이루기 위해 베이지안 게임 이론적 프레임워크를 제안하며, 특히 멤버십 추론 공격에 대한 방어 전략으로서 베이즈-내쉬 생성적 프라이버시 메커니즘을 소개합니다.